虚拟化云计算平台的能耗管理

发布时间：2019-07-26 09:38:12

高能耗正在成为各个数据处理中心的突岀问题，如何降低虚拟化云计算平台的能耗，已经成为业界所广泛讨论的一个问题。根据统计资料显示，2006年美国国内的数据处理中心总共消耗大约610亿千瓦时的电能，超过了其全国电视机的耗能总和由此可见，做好能耗管理,对于虚拟化云计算平台的未来发展具有极其重要的作用

1虚拟化云计算平台能耗来源分析

虚拟化云计算平台的能耗主要包含了两个方面,其一是数据处理过程中处理器的耗能；其一是数据中心维持正常运转各部件系统的耗能。就当前实际情况而言，处理器的设计制造工艺已经达到了较高水平，并且仍然在不断进步丄匕如英特尔Itanium2，其所包含的晶体管数量已经达到了十亿个。如此高性能的处理器，伴随着的是高耗能。处理器在进行运算处理的过程中，单一环节耗能是一样的。在处理速度急剧提升的背景下，单位时间处理器所进行的单一处理环节更多，与之对应的就是耗能急剧攀升。除开处理器的耗能,数据中心的正常运转耗能也在逐步提升。数据中心硬件设施鹿杂，各种物理服务器数量不断增加,导致耗能也在逐渐增加。不仅如此，每个物理服务器的利用率过低，其所消耗的能量与其发挥的作用不成正比，造成了大量能量浪费匚总的来说，数据处理和数据中心两个部分，就是虚拟化云计算平台的最大能耗来源。

2虚拟化云计算平台能耗管理的基本理念

21虚拟化层能耗管理的基本理念

虚拟化层的能耗管理主要可以通过两种模式进行，其一是将虚拟层当做一个操作系统，通过其对整体系统性能进行监控,再结合DVFS技术逐步缩减系统部件的耗能另一个是依托应用程序信息和能耗管理策略,将虚拟层的能耗管理映射到硬件能耗的真实状态上。一般来说，虚拟层可以支持电源接口和高级配置的能耗管理体系，通过监控CPU利用率，实时监测系统的功率状态,并形成一个独立的命令平台,从而通过该平台调节硬件的功率状态,改善其能耗。

22云计算平台层能耗管理的基本理念

云计算平台层的能耗管理主要可以通过硬伸缩、软伸缩和整合这三个方面来进行。硬伸缩主要是指不同平台和设备架构之间，具有不同的硬件伸缩能力。其伸缩能力主要依托虚拟层资源共享。比如VPM允许硬伸缩，允许相关规则在使用者操作系统时进行一定的硬件状态设置。由于硬伸缩并非一直有效，也并非可以一直使用，于是又提岀了软伸缩的概念匚软伸缩即通过资源调度模拟硬伸缩所产生的性能损耗。对于数据处理器来说,可以修改Hypervjsor的调度属性来模拟所期望得到的性能状态。整合则是将多个虚拟层在多个资源上进行软伸缩，其会导致负载不均，有的处理器空闲，有的处理器满载。但是整合的最大优点就是可以大幅节能，还可以考虑共享资源的异构性。

23权衡平台的性能与能耗

能耗始终是与性能相挂钩的，权衡性能与能耗,寻找其中的动态平衡，是能耗管理的有效手段。系统负载是处于不断变化的状态之中的,而迁移有需要依附负载。因此,在权衡能耗与性能时，还需考虑重置资源所带来的开销和收益。比如负载变化很快时,损失部分性能比触发一个昂贵迁移更加合理，否则可能造成该迁移尚未完成，又触发下一个迁移，导致能耗逐步扩大

3虚拟化云计算平台能耗管理的算法分析

31算法分类简介

虚拟化云计算平台能耗管理的算法种类很多，按动作性质来分可以分为被动节能算法和主动节能算法。主动节能算法主要是对历史数据做出分析，对未来能耗提出预测和规划。被动节能算法则是通过监控手段根据系统实时能耗情况再做岀相应调整。按照算法精度来区分则可以分为精确算法和启发式算法。精确算法的理论基础是控制论，其在实际运用中存在一定缺陷，比如在程序进行重调的时候，需要基于模拟重新学习启发式算法不需要基于模拟学习，在大规模与计算系统中能够获取较高的性能。此外还可以按照算法粒度分为粗粒度算法、细粒度算法和混合算法。

32节能部署算法分析

虚拟云计算平台的能耗管理，通过节能部署算法进行是较为常用的手段其将能耗管理抽象为装箱问题，目的就是实现最小能耗。在虚拟云计算平台的数据中心出现配置变化，或者是负载和模式发生变化，就可以进行重新计算和部署，以实现最小化能耗。节能部署算法在运用过程中需要注意一下问题,一是尽量选择少量的服务器来安装虚拟机；二是要优先选取效率高性能优良的服务器；三是选择跟需求接近的服务器，避免在使用过程中出现碎片；四是在重新配置的过程中，要尽可能减少迁移次数，降低能耗。节能部署算法可以细分为静态部署和半静态部署等几个类别，在使用过程中要根据实际情况选取最合适的方法。